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个性化用于量化神经行为护理脑自动调节的压力反应指数
摘要 - 目的：压力反应性指数1（PRX）是评估神经严重护理中脑自动卵形2的常见指标。这项研究旨在通过4个个性化PRX算法（PPRX）5的开发和理想的超参数鉴定来提高PRX的3个临床实用性。6方法：使用来自TrackTBI数据集的创伤性脑8损伤患者的Simu-7和多模式监测数据对算法误差进行了定量。使用误差和生理量之间的线性重新介绍，心脏10率被确定为造成PRX误差的潜在原因。通过将PRX平均为12衰老到心跳来开发11个PPRX方法。标准13 PRX算法的理想超参数识别为最小化算法14误差。15结果：PRX算法对HY-16个Perparameter和患者变异性高度敏感。错误与患者心率密切相关。通过将PRX参数化至18个心跳，PPRX方法可显着降低对患者变异性和超参数20选择的19个敏感性，同时也降低了噪声。在标准PRX 21算法中，平均为10秒的窗口和相关的40个样本的22个窗口导致总体23个错误最低。24结论：个性化的PRX增强了鲁棒性25和大脑自动调节估算的准确性-26
高中生的综合性学习
越南2018年的通识教育计划强调个性化学习和技术在教学中的应用。本研究提出了一个定制的学习系统集成人工智能（AI），以优化高中生的学习体验。该系统是根据客户服务器模型（包括LMS，AI引擎和学习数据库）设计的。研究方法着重于开发机器学习al-gorithms，正是K-Nearthears（KNN）算法，以预测学习成果，应用适应性学习以建议适当的结合，并将AI聊天机器人整合为支持学生。此外，该系统还采用面部识别来参加并监控学习行为。研究结果表明，该系统可以帮助学生拥有灵活的学习路径，增加互动，并支持教师更有效地监视学习进步。该模型可以扩展到其他层次的教育，并有助于促进教育中的数字化转型。
特刊 - 个性化医学杂志
个性化医学杂志（JPM; ISSN 2075-4426）是一本国际开放式杂志，旨在将个性化医学的各个方面带到一个平台。JPM发布了与个性化医学相关的尖端，创新的临床前和转化科学研究和技术（例如，精密医学，药物基因组学/蛋白质组学，系统生物学，“ OMICS Association Analysis”）。JPM被Scopus覆盖，科学引文指数扩展（SCIE），PubMed，PMC，Embase和其他数据库。
仅供个人使用
关于Promarkerd（www.promarkerd.com）与糖尿病相关的慢性肾脏病（DKD）是由糖尿病引起的严重并发症，如果未经检查可以导致透析或肾脏移植。Promarkerd是一种预后测试，可以预测2型糖尿病患者的未来肾脏功能下降，而现有DKD则可以预测肾脏功能。专利的Promarkerd测试系统使用血液测试来检测疾病早期发作的独特“指纹”。在基于云的算法将结果集成到患者风险报告中之前，多元测试测量了蛋白质和临床生物标志物的精选面板。在领先的期刊上发表的临床研究中，Promarkerd正确地预测了多达86％的健康糖尿病患者，他们在四年内继续发展为糖尿病肾脏疾病。
糖尿病患者的4个月基于利福平的结核病治疗的功效和安全性
为了支持改善患者护理，该活动已由Medscape，LLC和新兴的传染病计划和实施。Medscape，LLC得到认可的持续医学教育委员会（ACCME），认证药物教育委员会（ACPE）（ACPE）和美国护士证书中心（ANCC）的认可，为医疗团队提供继续教育。Medscape，LLC指定此基于期刊的CME活动，最多为1.00 AMA PRA类别1 CRECTER™。医师应仅要求其参与活动的程度相称。成功完成此CME活动（包括参与评估部分），使参与者能够在美国内科医学委员会（ABIM）维护认证（MOC）计划中获得高达1.0 MOC的积分。参与者将赚取相当于该活动的CME积分数量的MOC积分。为了授予ABIM MOC信用，向ACCME提交参与者完成信息是CME活动提供商的责任。所有其他完成此活动的临床医生将获得参与证书。参加本期刊CME活动：（1）回顾学习目标和作者披露； （2）研究教育内容； （3）在https://www.medscape.org/qna/processor/73653?showstandalone = true＆src = prt_jcme_eid_ mscpedu; （4）查看/打印证书。有关CME问题，请参见第643页。注意：Medscape的政策是避免在认可的活动中使用品牌名称。但是，为了尽可能清楚，在此活动中使用商标名称来区分混合物和不同的测试。这并不是要推广任何特定产品。
行政命令阻止需要共同疫苗的学校的联邦资金
寻找皮下脂肪和内脏脂肪之间差异的来源，研究人员发现，皮下和腹内脂肪的大多数脂肪细胞亚群相似。尽管如此，显着，尽管更微妙，但在两个组织中脂肪细胞之间发现了差异。例如，两种组织中的细胞间通信有所不同：腹腔内组织中的脂肪细胞表达基因，表明组织中与免疫系统细胞更为活跃，并参与促炎性过程。
请求访问遗传资源及其...
提取了遗传资源及其衍生物的提取，国家农业创新研究所 - 伊尼亚，通过农业创新监管（SDRIA）的次级领域（属于农业创新管理管理（DGIA）的管理（DGIA）（DGIA）的管理（DGIA），根据对基因资源的访问第28条的规定和遗传资源的访问规定的规定1和30出于传播目的，以下访问遗传资源请求的摘录：
解决基于个人爱好偏见的大脑数字指纹的可能性
试图为生物识别验证应用创建更熟悉的脑机互动，我们研究了使用用户的个人爱好，兴趣和内存收集的效率。这种方法创造了独特而愉快的体验，以后可以在身份验证协议中使用。本文介绍了一个新的脑电图数据集，而受试者则观看流行爱好的图像，没有兴趣的图片和具有出色个人意义的图像。此外，我们提出了几种可以通过新收集的数据集来解决的应用程序。也就是说，我们的研究展示了4种应用类型，我们为所有这些应用提供了最先进的结果。已解决的任务是：情绪分类，类别分类，授权过程和人识别。我们的实验显示出对人们身份验证的脑电图可视化响应的巨大潜力。在我们的研究中，我们显示了通过脑电图衡量的识别人的个人爱好偏见的初步结果。此外，我们提出了使用脑电图的新型授权过程范式。代码和数据集可在此处提供。
超个性化，AI驱动的推荐引擎，...
Balaji现代管理学院助理教授，Sri Balaji University，Pune，India，印度1摘要本研究探讨了AI推荐引擎如何帮助使在线营销中的超个性化更容易，以及如何影响客户参与度，特别是在印度背景下。我们使用了研究方法和技术组织 - 环境（TOE）框架的混合，以查看来自印度475个响应的数据，包括消费者，营销人员和AI专业人员。过度个性化随着人类的推荐系统而大大增加（r 2 = 0.62，p <0.001）。这会导致消费者指标大大增加，例如点击率（CTR：r = 0.72，p <0.01），转换率（r = 0.68，p <0.01）和客户忠诚度（r = 0.75，p <0.01）。然而，它的大规模使用受到技术，组织和道德原因的约束，最适用的约束是道德问题（平均= 4.5）。定性结果表明，道德和良好的AI实践对于减少消费者对数据隐私和算法公平性的担忧（β= 0.45，p <0.001）的重要性是多么重要。研究得出的结论是，尽管超个性化具有改变数字营销的革命性潜力，但其成功是以克服道德问题的成本，提供透明度，并负责任地利用AI技术。这项研究增加了AI和数字营销的学术工作，并为公司提供了可行的建议，以最大程度地提高消费者的互动。早期的数字营销依靠质量，毛毯通信，这些通讯交付给大型市场（Korongo，Ikoha和Nambiro）。关键字超个性化，AI驱动的推荐引擎，消费者参与，道德AI，数字营销，脚趾框架2引言2.1数字营销的演变以及向个性化的变化数字营销历史一直是创新和发明的历史之一，由技术和不断变化的消费者行为驱动。即使这样的计划，在他们试图淹没人口的尝试中，他们的奇异交付失败了，由于消费者的股息降低了，但股息下降了